Leaf diffusive resistance (LDR), stomatal density, length of guard cell and hair density of leaves of 6 oak species were determined under withdrawal of water, and their strategies of drought stress were analyzed by principal component analysis. LDR of Quercus acutissima, Q. aliena and Q. serrata increased earlier than those of the other species at high leaf water potential $({\Psi}_{leaf})$ or low water saturation deficit (WSD), which was an avoidance mechanism reducing damage by water stress. Q. variabilis with low stomatal density, small stomatal size and high hair density had avoidance mechanisms increasing LDR at high $({\Psi}_{leaf})$ However, Q. mongolica and Q. dentata increased LDR at low $({\Psi}_{leaf})$ as xeric species do. Results from principal component analysis on the 15 variables related to strategies of drought stress indicated that the 6 oak species were divided into 2 groups: (1) Q. acutissima, Q. aliena and Q. serrata as mesic habitat species and (2) Q. variabilis, Q. mongolica and Q. dentata as xeric habitat species. Among three xeric species Q. acutissima differed from the other two species in the drought strategies such as high hair density, low stornatal density, high leaf area ratio, stomatal closing at low $({\Psi}_{leaf})$ and small cell wall elasticity. The results could reasonably explain their drought strategies in natural habitat.
In this paper, we present a method for performance enhancement of the marker detection system by using SVM(Support Vector Machine) and LDA(Linear Discriminant Analysis). It converts the input image to a binary image and extracts contours of objects in the binary image. After that, it approximates the contours to a list of line segments. It finds quadrangle by using geometrical features which are extracted from the approximated line segments. It normalizes the shape of extracted quadrangle into exact squares by using the warping technique and scale transformation. It extracts feature vectors from the square image by using principal component analysis. It then checks if the square image is a marker image or a non-marker image by using a SVM classifier. After that, it computes feature vectors by using LDA for the extracted marker images. And it calculates the distance between feature vector of input marker image and those of standard markers. Finally, it recognizes the marker by using minimum distance method. Experimental results show that the proposed method achieves enhancement of recognition rate with smaller feature vectors by using LDA and it can decrease false detection errors by using SVM.
Vehicle dynamics control systems are complex and non-linear, so they have difficulties in developing a controller for the anti-lock braking systems and the auto-traction systems. Currently the fuzzy-logic technique to estimate the absolute vehicle speed supplies good results in normal conditions. But the estimation error in severe braking is discontented In this paper, we estimate the absolute vehicle speed of UCT(Unmanned Container Transporter) by using the wheel speed data from standard anti-lock braking system wheel speed sensors. Radial symmetric basis function of the neural network model is proposed to implement and estimate the absolute vehicle speed, and principal component analysis on input data is used 10 algorithms are verified experimentally to estimate the absolute vehicle speed and one of them is perfectly shown to estimate the vehicle speed within 4% error during a braking maneuver.
Considering the recent trent toward the development of multiple-use of forest trees, investigations for comprehensive information on these young stands of Hinoki cypress are necessary for rational forest management. From this point of view, 83 sample trees were selected and cut down from 23-ear old stands of Hinoki cypress at Changsung-gun, Chonnam-do. Various stem growth factors of felled trees were measured and canonical correlaton analysis, principal component analysis and factor analysis were applied to investigate the stem growth characteristics, relationships among stem growth factors, and to get potential information and comprehensive information. The results are as follows ; Canonical correlation coefficient between stem volume and quality growth factor was 0.9877. Coefficient of canonical variates showed that DBH among diameter growth factors and height among height growth factors had important effects on stem volume. From the analysis of relationship between stem-volume and canonical variates, which were linearly combined DBH with height as one set, DBH had greater influence on volume growth than height. The 1st-2nd principal components here adopted to fit the effective value of 85% from the pincipal component analysis for 12 stem growth factors. The result showed that the 1st-2nd principal component had cumulative contribution rate of 88.10%. The 1st and the 2nd principal components were interpreted as "size factor" and "shape factor", respectively. From summed proportion of the efficient principal component fur each variate, information of variates except crown diameter, clear length and form height explained more than 87%. Two common factors were set by the eigen value obtained from SMC (squared multiple correlation) of diagonal elements of canonical matrix. There were 2 latent factors, $f_1$ and $f_2$. The former way interpreted as nature of diameter growth system. In inherent phenomenon of 12 growth factor, communalities except clear length and crown diameter had great explanatory poorer of 78.62-98.30%. Eighty three sample trees could he classified into 5 stem types as follows ; medium type within a radius of ${\pm}1$ standard deviation of factor scores, uniformity type in diameter and height growth in the 1st quadrant, slim type in the 2nd quadrant, dwarfish type in the 3rd quadrant, and fall-holed type in the 4 th quadrant.
The studies of non-figure plain coarse pottery from Jeju island is very important because it can explain the characters of plain coarse potteries of the bronze age and the early iron age. In this study, We analyzed the non-figure plain coarse popery from Jeju island in two ways. One is analysis of the chemical composition using X-ray fluorescence spectrometer and X-ray diffraction, the other is analysts of clay mineral contained iron, oxidized iron's genus, valence state and magnetic properties using Mossbauer spectroscopy. We confidence that non-figure plain coarse pottery is chiefly made of silicate minerals, like SiO$_2$. The content of noncrystalline ferrihydrite is supposed to be below 5-10 wt%, non-figure plain coarse pottery is considered to partly consist of Jeju island clay, which is made of neutral volcanic rock and the valence state of iron is Fe$\^$2+/ and Fe$\^$3+/. We presume the reason that the magnetic hyperfine field is lower than that of pure goethite is the change of crystal structure which transforms the combination states of Fe ions while the clay is being fired.
Different isolation methods for the volatile components of Anise(Pimpinella anisum L.) are compared in terms of the difference of components obtained with each analytical procedure. These methods include headspace(purge & trap) sampling procedure, simultaneous distillation extraction(SDE), steam distillation and solvent extraction. Total 43 components were identified by? comparing gas chromatography retention time and mass spectral data. Different isolation techniques result in compositionally different isolates. The headspace(purge & trap) sampling procedure was found to be the best method of choice for a qualitative analysis of the volatile components.
For formulation of the rational land us2 plan in regional base, it is a basic and prior condition to categorize total planning area into some functional subregions by purposely-selected indicators. As one of quantitive approaches to the areal categorization in rural area, Principal Component Analysis(PCA) was introduced and testified its applicability through a case study on Sunheungdistrict(called as myun in Korea) area, Youngpoong-county, Kyungbuk-province, Korea. Areal analysis by PCA was carried out on rurality and urbanity of parish-level area(ri in Korea) respectively. By use of PCA analysis results, classifying matrix was made through categorization of both index scores. Among 18 ri's of the case study area, 12 was classified as rural-dominated areas, 2 as urban- dominated areas, and reamaining 3 as intermediate areas.
Kim, Jang-Woon;Kim, Song-Gook;Jang, Han-Byul;Bae, Ki-Tae;Lee, Chil-Woo
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.49-53
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2006
본 논문에서는 복잡한 배경을 가진 영상에서 손 영역을 안정적으로 검출, 손 형상을 인식하여 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어하는 시스템에 대해 기술한다. 피부색의 컬러 정보를 이용하여 손 영역만을 추출한 후 핑거 팁 템플릿매칭을 사용하여 손가락 끝점을 찾아낸다. 또한 손 영역의 에지 방향성 히스토그램을 구하여 얻어진 정보를 바탕으로 주성분 분석법을 사용하여 손 형상을 인식한다. 최종적으로 인식된 손 형상 정보와 손가락 끝점 추적을 이용한 명령어 실행으로 그림 맞추기 응용 프로그램을 제어 한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘으로 그림 맞추기 응용 프로그램 제어에 적용한 결과 안정적인 실험 결과를 얻을 수 있었고, HCI 분야에서 다양하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.11a
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pp.54-56
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2012
본 논문에서는 이어폰 및 헤드폰 환경에서 스테레오 음원의 공간 정보를 보존하고 청취자의 엔벨롭감을 향상시키기 위한 Binaural 렌더링 기법을 제안하였다. 스테레오를 그대로 Binaural 렌더링 하지 않고 업믹스를 통해 스테레오 음원을 5.1채널의 음원을 생성한 뒤에 5.1패널 포맷의 스피커 위치 기반에 의해 렌더링 시킨다. 제안된 알고리즘은 두 가지 단계로 나뉘는데 첫 번째 단계로 스테레오 음원을 주성분 분석법( PCA )을 통하여 primary와 ambient신호로 각각 분리 하고 두 번째 단계로 분리한 primary와 ambient신호를 스테레오의 공간 정보에 기반 하여 머리전달 함수 (HRTF)를 이용하여 렌더링 한다. 또한 초기 잔향을 이용한 외재화 기법을 통하여 음원을 머리 밖에 정위시킴으로써 음원의 공간감을 향상시켰다. 제안된 방법은 주관적인 평가를 통하여 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
This study was conducted to evaluate water quality utilizing principal component analysis in the Nakdong River Estuary. From the results of analysis, water quality in the Nakdong River Estuary could be explained up to 65.3 Percente by three factors which were Included In river loadlnwastes from the Nakdong River and rainfalls : 39.1%1, sediment resuspension(13.7BS) and metabolism(12.5%). In the eastern part of estuary In flowing the Nakdong River, river loading factor score(factor 1 Pas higher than that In western part. Sediment resuspension factor score(factor 2) was high in shallow water, while metabolism factor score(factor 3) was high in deeper water. For seasonal variations of factors score, factor 1 was h19h- 1y related to rainfall season.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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